Herramientas de inteligencia artificial que usan los académicos para investigar

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Durante años, un historiador que buscaba reconstruir un hecho podía pasar jornadas enteras entre archivos, libros, documentos y bases de datos. Ahora, parte de ese trabajo puede comenzar frente a una pantalla y con una pregunta escrita en lenguaje natural, esto gracias a una herramienta que continúa ganando terreno: la inteligencia artificial.

A pesar que hay muchas herramientas usadas por los investigadores para diferentes funciones, ChatGPT, Claude, Gemini, NotebookLM y Microsoft Copilot hacen parte de las plataformas generales que se utilizan para sintetizar información, revisar textos, programar y realizar análisis exploratorios. A estas se suman herramientas diseñadas específicamente para la investigación, como Elicit, Consensus, Scite y Perplexity.

Clara Inés Pardo, docente de la Universidad del Rosario, explicó que algunas de estas plataformas ya tienen funciones diferenciadas. ChatGPT puede apoyar la elaboración de informes y análisis; mientras que Perplexity permite realizar búsquedas rápidas con fuentes que pueden ser consultadas por el usuario.

En el caso de las investigaciones académicas, herramientas como Elicit permiten localizar artículos y extraer información de los documentos, mientras Consensus está orientada a consultar qué evidencia existe alrededor de una pregunta científica. Scite, por su parte, permite revisar cómo investigaciones posteriores han respaldado o cuestionado determinados trabajos y sus conclusiones.

La principal utilidad para los investigadores está en el tiempo. Estas plataformas de inteligencia artificial pueden ayudar a revisar grandes volúmenes de literatura, resumir artículos, organizar información, traducir documentos, estructurar bases de datos y generar código para determinados análisis. Por ende, Pardo señaló que la IA puede apoyar procesos de análisis de grandes volúmenes de datos y automatizaciones. En una investigación, permite que parte del trabajo operativo pase a las herramientas digitales, mientras el académico concentra sus esfuerzos en interpretar la información y tomar decisiones.

Sin embargo, el uso de estas plataformas también plantea riesgos para la investigación. Uno de ellos son las llamadas alucinaciones, cuando una IA presenta como reales artículos, autores, cifras o referencias que no existen. Por eso, una referencia encontrada mediante una herramienta de IA debe comprobarse en la fuente original antes de incorporarse a un trabajo académico. A esto se suman los sesgos de los modelos, la dificultad para reconstruir cómo se llegó a determinados resultados y los problemas relacionados con información confidencial. Un investigador que usa IA para clasificar datos, seleccionar documentos o modificar una base de información debe dejar registro de cómo intervino la herramienta para tener la trazabilidad del proceso.